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  • 機器學習信號分析iq數據特征 內容精選 換一換
  • 需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習和深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義與機器學習的流程;了解常用機器學習算法;了解超參數、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
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    15:54:18 機器學習常見的分類有3種: 監(jiān)督學習:利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數,使其達到所要求性能的過程,也稱為監(jiān)督訓練或有教師學習。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學習:在未加標簽的數據中,試圖找到隱藏的結構。常見的有聚類。 強化學習:智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學習,以使獎勵信號(強化信號)函數值最大。
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    更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗,盡在華為云學院 數據庫基礎知識 本課程主要介紹數據庫管理工作的主要內容:備份方式、安全管理措施、什么是性能管理;數據庫的重要基本概念(實例、連接、會話、表空間、schema等),以及各數據庫對象的使用方法。 立即學習 最新文章 什么是華為云關系型數據庫 事務隔離級別有哪些 常見的約束類型有哪些
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